Matplotlib(一)

Matplotlib库的介绍

Matplotlib库的使用

Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式

import matplotlib.pyplot as plt

入门案例

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3, 1, 2, 4, 5])
plt.ylabel("grade")
plt.show()

注意:plt.plot()只有一个输入列表或数组时,参数被当做Y轴,X轴以索引自动生成

运行效果如下

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3, 1, 2, 4, 5])
plt.ylabel("Grade")
plt.savefig("D:/test", dpi=600) # PNG文件,dpi是指每一个英寸中所包含的点的数量
plt.show()

注意:plt.savefig()将输出图形存储为文件,默认为PNG格式,可以通过dpi修改输出质量

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0, 2, 4, 6, 8], [3, 1, 4, 5, 2]) # x轴坐标[0, 2, 4, 6, 8] y轴坐标[3, 1, 4, 5, 2]
plt.ylabel("Grade")
plt.axis([-1, 10, 0, 6]) # x轴范围:[-1, 10] y轴范围:[0, 6]
plt.show()

注意:plt.plot(x, y)当有两个以上参数时,按照x轴和y轴顺序绘制数据点

pyplot的绘图区域

plt.subplot(nrows, ncols, plot_number)  # nrows:横纵区域的数量(行)  ncols:纵轴区域的数量(列) ploy_number:当前位于哪个区域

3行2列

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# f(t)是能量衰减函数
def f(t):
return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
# arange(start, stop, step, dtype)
# 根据start(默认为0)与stop(不包含stop的终止值)指定的范围以及step(默认为1)步长值,生成一个ndarray数组
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.subplot(211)
plt.plot(a, f(a)) # 根据数组a绘制能量衰减函数 plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a*2), 'r--')
plt.show()

pyplot的plot()函数

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)
  • x:x轴数据,列表或数组,可选
  • y:y轴数据,列表或数组
  • format_string:控制曲线的格式字符串,可选
  • **kwargs:第二组或更多(x, y, format_string)

注意:当绘制多条曲线时,各条曲线的x不能省略

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(10)
plt.plot(a, a*1.5, a, a*2.5, a, a*3.5, a, a*4.5)
plt.show()

关键参数format_string:**

format_string:控制曲线的格式字符串,可选由颜色字符、风格字符和标记字符组成

颜色字符、风格字符和标记字符可以组合使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(10)
plt.plot(a, a*1.5, 'go-', a, a*2.5, 'rx', a, a*3.5, '*', a, a*4.5, 'b-.')

**kawrgs:第二组或更多(x, y, format_string)

color:控制颜色,color='green'

linestyle:线条风格,linestyle='dashed'

marker:标记风格,marker='o'

markerfacecolor:标记颜色,markerfacecolor='blue'

markersize:标记尺寸,markersize=20

pyplot的中文显示

pyplot的中文显示的第一种方法

pyplot并不默认支持中文显示,需要rcParams修改字体实现

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(10)
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # SimHei是黑体
plt.plot([3, 1, 4, 5, 2])
plt.ylabel("纵轴(值)")
plt.show()

rcParams的属性

中文字体的种类

rcParams['font.family']

实例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'STSong'
matplotlib.rcParams['font.size'] = 20
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.xlabel('横轴:时间')
plt.ylabel('纵轴:振幅')
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')
plt.show()

注意:第一种方法是全局改变字体的大小,不是很推荐使用

pyplot的中文显示的第二种方法(推荐使用)

有中文输出的地方,添加一个属性:fontproperties

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.xlabel('横轴:时间', fontproperties='SimHei', fontsize=20)
plt.ylabel('纵轴:振幅', fontproperties='SimHei', fontsize=20)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')
plt.show()

pyplot的子绘图区域

复杂的绘图区域

plt.subplot2gird()

plt.subplot2gird(GirdSpec, CurSpec, colspan=1, rowspan=1)

理念:设定网格,选中网格,确定选中行列区域数量,编号从0开始


GirdSpec类

单元小结

Matplotlib库入门

pyplot子库的基本使用

pyplot图形绘制

Matplotlib(一)的更多相关文章

  1. python安装numpy、scipy和matplotlib等whl包的方法

    最近装了python和PyCharm开发环境,但是在安装numpy和matplotlib等包时出现了问题,现总结一下在windows平台下的安装方法. 由于现在找不到了工具包新版本的exe文件,所以采 ...

  2. matplotlib 高级用法实例--共享x轴

    http://localhost:8888/notebooks/duanqs/matplotlib_advanced_example.ipynb 我不会弄呀, 刚才从matplotlib文档里吧示例用 ...

  3. Python matplotlib笔记

    可视化的工具有很多,如Tableau,各种JS框架,我个人感觉应该是学JS最好,因为JS不需要环境,每个电脑都有浏览器,而像matplotlib需要Python这样的开发环境,还是比较麻烦的,但是毕竟 ...

  4. Matplotlib——第一章轻松画个图

    首先安装matplotlib,使用pip install matplotlib.安装完成后在python的命令行敲入import matplotlib,如果没问题,说明安装成功可以开始画图了. 看好了 ...

  5. win7系统下python安装numpy,matplotlib,scipy和scikit-learn

    1.安装numpy,matplotlib,scipy和scikit-learn win7系统下直接采用pip或者下载源文件进行安装numpy,matplotlib,scipy时会遇到各种问题,这是因为 ...

  6. 【转】使用Python matplotlib绘制股票走势图

    转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使 ...

  7. 【Python数据分析】四级成绩分布 -matplotlib,xlrd 应用

    最近获得了一些四级成绩数据,大概500多个,于是突发奇想是否能够看看这些成绩数据是否满足所谓的正态分布呢?说干就干,于是有了这篇文章.文章顺带介绍了xlrd模块的一些用法和matplotlib画自定义 ...

  8. 【Matplotlib】详解图像各个部分

    首先一幅Matplotlib的图像组成部分介绍. 在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象.在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象.每个Axes(ax)对象都是一个拥有自 ...

  9. Matplotlib 学习笔记

    注:该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 数据绘图 数据可视化的原则 为什么要做数据可视化? 为什么要做数据可视化?因为可视化后获取信息的效率高.为什么可视化后获取信息的 ...

  10. python 下 tinker、matplotlib 混合编程示例一个

    该例是实现了 Tinker 嵌入 matplotlib 所绘制的蜡烛图(k 线),数据是从 csv 读入的.花一下午做的,还很粗糙,仅供参考.python 代码如下: import matplotli ...

随机推荐

  1. Abstract Factory Pattern 抽象工厂模式简介与 C# 示例【创建型】【设计模式来了】

    〇.简介 1.什么是抽象工厂模式? 一句话解释:   通过对抽象类和抽象工厂的一组实现,独立出一系列新的操作,客户端无需了解其逻辑直接访问. 抽象工厂模式(Abstract Factory Patte ...

  2. QQ 邮箱设置自定义域名邮箱

    编者有话说 这篇文章来源于2019年12月左右,我在配置 Galaxy 生信分析平台的邮件服务过程中的一个尝试,我最早把它记录在了语雀上面,但由于某些原因一直迟迟没有更新到生信科技爱好者的公众号.直至 ...

  3. JavaWeb编程面试题——Spring Framework

    引言 面试题==知识点,这里所记录的面试题并不针对于面试者,而是将这些面试题作为技能知识点来看待.不以刷题进大厂为目的,而是以学习为目的.这里的知识点会持续更新,目录也会随时进行调整. 关注公众号:编 ...

  4. 【python基础】循环语句-for循环

    1.初始for循环 for循环可以遍历任何可迭代对象,如一个列表或者一个字符串.这里可迭代对象的概念我们后期介绍,先知道这个名词就好了. 其语法格式之一: 比如我们遍历学员名单,编写程序如下所示: f ...

  5. [转载]C++ 入门教程(41课时) - 阿里云大学

    C++ 教程 C++ 是一种中级语言,它是由 Bjarne Stroustrup 于 1979 年在贝尔实验室开始设计开发的.C++ 进一步扩充和完善了 C 语言,是一种面向对象的程序设计语言.C++ ...

  6. RedHat7.4配置yum源(原创!详细易懂)

    redhat7 .4配置centOS yum源(自带yum文件) 1.定位到yum的配置文件 root@192.168.6.129:/etc# cd yum.repos.d 2.检查yum是否安装,以 ...

  7. Linux系统运维之zabbix配置tomcat监控

    一.介绍 半年前安装的zabbix监控,当时配合异地的测试人员给A项目做压力测试,主要监控项目部署的几台服务器的内存.CPU信息,以及后来网络I/O等,也没考虑JVM:最近闲下来,想完善下监控,故留此 ...

  8. Blazor前后端框架Known功能介绍:系统安装激活及自定义

    本章介绍系统安装与激活及其自定义功能. 概述 框架内置简单的系统安装功能. 录入企业编码.名称.系统名称.产品密钥.管理员密码信息完成安装. 可自定义高级安装功能,如安装数据库等您产品所需的安装信息. ...

  9. Unity的AssetPostprocessor之Model:深入解析与实用案例 2

    Unity AssetPostprocessor中Model相关函数的实际应用 Unity AssetPostprocessor是Unity引擎中的一个重要功能,它可以在导入资源时自动一些脚本,以便对 ...

  10. nf_conntrack: table full, dropping packet

    参考:linux 路由跟踪表满错误 nf_conntrack: table full, dropping packet 原理解决方法 说明 ping,dmesg 或者 /var/log/message ...